Análisis Termografico

EJEMPLO DE ANALISIS TERMOGRAFICO

Ejemplo de Informe

Con este ejemplo pretendemos que se pueda observar un cómo sería un informe tipo resultado de un análisis termográfico de sus instalaciones.

1)      Objetivo

El objetivo de este documento es el de plasmar los resultados del análisis termográfico realizado en la fecha XX de XX de XXXXX a las instalaciones de

XXXXXXXX S.A. sitas en XXXXXXXXXXXXXXXX, con el fin de determinar los puntos calientes que puedan existir en estas instalaciones de modo que se puedan predecir los posibles fallos futuros evitando los costes materiales y humanos que puedan conllevar. Este análisis se basa en la medida de longitudes de onda infrarrojas para determinar temperaturas desde una distancia segura mediante el uso de una cámara termográfica.

2)      Equipo para el análisis

Para realizar los estudios se utilizará básicamente una cámara de infrarrojos Marca FLUKE modelo Ti20, cuyas especificaciones son las siguientes:

Térmico

• Rango de temperaturas: -10ºC a 350ºC.

• Tipo de detector: matriz plana focal (FPA) del elemento térmico de

80x60.

• Precisión: ± 2ºC o 2% (lo que sea mayor)

• Repetibilidad: ±1% o ±1ºC, lo que sea mayor

• DTER (sensibilidad térmica): 200mK

• Indicación de temperatura: 0,1ºC

Óptica

• Campo Visual (CV): rectangular. 20º horizontal x 15º vertical

• Diámetro mínimo: 8,1 mm a 61 cm

• Resolución Óptica (D: S): 75:1 o superior

• Intervalo espectral: 7,5 a 14 micrones

• Vista Objetivo: láser sencillo

• Campo visual instantáneo: 4,4 mrad

Controles

• Foco: 61 cm al infinito

• Paletas: gris, arco iris, hierro, gris inverso

• Modos de medición: automático o manual

• Luz de fondo de la LCD: brillante/tenue seleccionables

Operativa

• Emisividad Ajustable: 0,1 a 1,00 en incrementos de 0,01

• Temperatura en segundo plano reflejada: -50ºC a 905ºC

• Temperatura de funcionamiento ambiente: 0ºC a 50ºC

• Humedad Relativa: 10 al 90% sin condensar

Además de la cámara termográfica se empleará otro material auxiliar:

• Termómetro ambiental.

• Cámara fotográfica digital.

• Pinza Amperimétrica.

3)      Criterios Seguidos

Para la determinación del posible malfuncionamiento siempre aplicaremos el criterio especificado por la NETA (International Electrical Testing Association), es decir, si la diferencia de temperatura entre componentes similares bajo cargas similares supera los 15ºC, se detectará una posible futura avería. Si la comparación no fuera posible, esta asociación recomienda que se determine lo mismo cuando la diferencia de temperatura de un componente y del aire supere los 40ºC. En función de estas diferencias de temperaturas se clasificará la posible futura avería y se determinará la actuación a realizar y su urgencia, realizando las oportunas recomendaciones.

Esta clasificación es:

Dónde:

TPC: temperatura punto caliente.

TAMB: temperatura ambiente.

TREF: temperatura punto de referencia de otro componente similar bajo

cargas similares.

DIFSIM: diferencia temperatura punto caliente con temperatura con punto

similar.

DIFAMB: diferencia temperatura punto caliente con temperatura ambiente.

4)      Alcance

El alcance del análisis, siguiendo los criterios antes especificados, se centrará principalmente en:

•  Detección de fallos en las conexiones.
•  Detección de desequilibrios en las fases.
•  Detección de sobrecargas en líneas.
•  Detección de problemas en protecciones.

Este análisis se realizará de las siguientes instalaciones:

5)      Descripción de los datos presentados.

En los datos presentados como resultados se puede observar la siguiente estructura:

• Cabecera con los datos identificativos de la termografía en cuestión y del cliente.

• Información relativa a la ubicación del posible fallo y descripción de este.

• Medidas tomadas mediante la cámara termográfica y el posterior análisis de los datos, así como la fecha en la que se tomaron éstos.

La emisividad y distancia se fijan en el momento de tomar la termografía. Concretamente las medidas que aparecen son:

TMEDIA: temperatura media de todos los puntos que conforman la termografía.

• TMAX: temperatura máxima de todos los puntos que conforman la termografía.
• TMIN: temperatura mínima de todos los puntos que conforman la termografía
• TAMB, TREF, TPC : valores explicados en el apartado 4.
• T MED L1: temperatura media de la línea que define la zona comparable.

• Termografía con el punto caliente, el punto de referencia y la línea de comparación.
• Perfil, el cual vale para comparar la evolución de la temperatura entre zonas comparables, zona definida por una línea dibujada en la termografía.
• Fotografía normal indicando el punto caliente.
• Histograma, que determina como se distribuyen los puntos de la termografía en función de sus temperaturas, es decir, indica la cantidad de puntos que presentan una misma temperatura o rango.
• Firma del analista de Juan Palacios SL.
• Cálculos, según el apartado 4, que determinan la clasificación de la avería y por lo tanto la acción a seguir.
• Recomendaciones del analista de Juan Palacios SL.

6)      Resultados Obtenidos.

A continuación se muestran todos los resultados obtenidos.

EJEMPLO DE ANÁLISIS DE VIBRACIONES

Vibraciones producidas por fallos en cojinetes de rodamientos

Si un rodamiento tiene un defecto tal como una grieta en una de sus pistas, habrá un impacto cada vez que uno de los elementos rodantes pase sobre ella [2]. Esos impactos excitan los modos de vibración del rodamiento y del bloque que lo soporta, de la misma forma que una campana suena cuando es golpeada y la vibración obtenida se ve amortiguada en dependencia de las características del sistema mecánico en cuestión. Esto resulta en una serie de “golpes resonantes” muy cortos que suceden a la velocidad de paso de las bolas (ver figura 1).

La forma de onda resultante es un ejemplo de modulación lineal, en la que las frecuencias resonantes se corresponden con la portadora de tal modulación, y la envolvente de la misma constituye la señal moduladora. Determinando las frecuencias asociadas a cada uno de los componentes de los rodamientos, se puede identificar qué parte o zona del rodamiento está deteriorada.

Las frecuencias fundamentales de deterioro de un rodamiento son [3]:

BPFO:	Frecuencia de la pista exterior del rodamiento
	= (Nb / 2) x fr x (1 – (Bd / Pd) x cos a)            (1)
BPFI:	Frecuencia de la pista interior del rodamiento
	= (Nb / 2) x  fr  x (1 + (Bd / Pd) x cos a)            (2)
BSF:	Frecuencia de bola
	= (Pd / 2Bd) x  fr  x (1 – (Bd / Pd)2 x (cos a)2)            (3)
FTF:	Frecuencia de la jaula
	= (fr / 2) x (1 – (Bd / Pd) x cos a)            (4)

donde

Bd :	Diámetro de elementos rodantes
Pd :	1/2 x (diámetro interior + diámetro exterior)
Nb :	Número de elementos rodantes
a :	Ángulo de contacto
fr :	Frecuencia relativa de rotación (en Hz)

1)       Técnicas de procesamiento de señal utilizadas

Las técnicas de análisis de señal que fueron aplicadas a la detección de fallos en rodamientos fueron aquellas que ya de una forma clásica se han establecido en la esfera industrial (análisis espectral, cepstral y de envolvente), así como otras (análisis de tiempo-frecuencia, estadístico de orden superior y cicloestacionario) cuya implementación en el campo del diagnóstico comienza a ocupar espacios mayores gracias a la mayor efectividad en el diagnóstico cuando los fallos son muy incipientes o la presencia de señales aleatorias interferentes presentan una magnitud apreciable frente a la propia señal de vibración.

De modo general la densidad espectral de potencia (DEP) es una función que describe la potencia normalizada de una señal en el dominio de la frecuencia [4]. Para una señal determinística, la DEP se expresa como

La técnica de análisis espectral es por mucho la que más se emplea para analizar las vibraciones [5-9]. El análisis de las variables espectrales se usa muy frecuentemente buscando robustez, así como la reducción de la variabilidad de los estimados. En principio, este método se basa en la identificación de un conjunto determinado de líneas espectrales asociadas a armónicos de diferentes frecuencias de rotación de la máquina, y luego, sus niveles son comparados con umbrales establecidos de antemano.

Otros dos análisis muy empleados son el cepstral y el de envolvente. El primero puede ser considerado de modo general como el espectro del espectro logarítmico [9], y el segundo se implementa rechazando, a través de filtros, las componentes rotacionales de baja frecuencia, y trasladando hacia la banda de frecuencias bajas las componentes repetitivas de alta frecuencia [10].

Estos métodos tienen el inconveniente de que si la señal a analizar es de tipo no estacionaria, los resultados a alcanzar no serán los más eficientes, y por otro lado, si los fallos a detectar son muy incipientes, entonces las líneas espectrales dadas por el desperfecto pudieran ser enmascaradas por las de ruido. Similar ocurre si la magnitud de las señales aleatorias se encuentra en el orden de la señal de vibración útil a procesar. Por ello es que, para estos casos es necesario usar técnicas que llevan a acabo un análisis más profundo.

Una de estas técnicas avanzadas es el análisis de tiempo-frecuencia, el cual, en una de sus implementaciones se basa en estimar el espectro a partir de cortos intervalos de tiempo [11-13].

Otro algoritmo que se encuentra en amplio desarrollo en la esfera del análisis de vibraciones es el procesamiento estadístico de orden superior el cual es capaz de detectar interacciones no lineales entre componentes frecuenciales [14-19], como por ejemplo el biespectro con el que se logra revelar acoplamientos cuadráticos de fase entre componentes:

Y finalmente, la otra técnica avanzada aplicada consiste en el análisis cicloestacionario, el cual se encuentra estrechamente vinculado con el procesamiento estadístico de orden superior y que además de detectar componentes relacionadas en fase, explota la periodicidad natural de las vibraciones extrayendo un promediado conjunto de las mismas [20]. Algunos fundamentos y aplicaciones de esta teoría se pueden encontrar en [21-24] y específicamente en este trabajo fue estimada la así llamada función de densidad espectral de correlación, 

2)      Materiales empleados

Las diferentes técnicas de procesamiento de vibraciones fueron aplicadas sobre una maqueta experimental mecánica (ver figura 2), en la que el motor en cuestión transmitía un movimiento rotatorio de 21 Hz. A partir de la relación de transmisión se puede extraer que el eje1 soportado sobre uno de los rodamientos a analizar gira a 21 Hz, mientras que el eje2 lo hace a una frecuencia de 25 Hz.

.

Los rodamientos utilizados (6205) presentaban las siguientes características:

·         Nb : 13 bolas

·         S_i (frecuencia de rotación de la pista interior) : 21 Hz (1500 rpm)          

·         S₀ (frecuencia de rotación de la pista exterior): 0 Hz   (f_r = S_i - S₀ = 21 Hz)

·         Bd :  39 mm

·         Pd :  7.5 mm

·         cos a : 1

Los métodos de análisis de señal fueron aplicados a la detección de fallos en la pista exterior y de acuerdo a esto, según (1), la frecuencia característica de este tipo de fallo sería BPFO = 5.25 _*  f  »  110 Hz.

Las vibraciones fueron tomadas a través de un acelerómetro piezoeléctrico (del tipo 4371, B&K) y la digitalización se realizó a través de un sistema de adquisición de datos ADSP 21061 SHARC. La frecuencia de muestreo fue de 25 kHz. A través del la interfaz RS-232 los datos fueron enviados hacia una computadora en la que se efectuó todo el procesamiento utilizando Matlab.

3)      Resultados obtenidos

Al aplicarse las diferentes técnicas de análisis de vibración, los resultados obtenidos fueron los siguientes:

En el caso en que el desperfecto es muy pequeño o que la señal de vibración debida al fallo es muy débil, entonces los métodos clásicos tienden a no ser efectivos. En este caso la utilización de las técnicas más complejas de análisis pueden ser aplicadas. En este caso se ponen como ejemplo dos técnicas clásicas y una avanzada para la detección de fallo en la pista exterior del rodamiento cuando el acelerómetro está más alejado del rodamiento.